DATA HANDLING IN R EĞİTİMİ

R ile veriyi temizleyin, dönüştürün, birleştirin

dplyr ve tidyr ile dönüşüm, join ile birleştirme ve data.table ile hızlı, büyük veri işleme

R'da dplyr, tidyr, stringr, lubridate ve data.table ile veriyi temizleyip dönüştürmeyi ve birleştirmeyi öğreten uygulamalı eğitim.

3 gün Orta Seviye Online / Yüz Yüze / Hibrit Sertifikalı

Eğitim Hakkında

R'da veri hazırlama ve dönüştürme odaklı uygulamalı program

Bu eğitim, R ile ham veriyi analize hazır biçime getirme becerisi kazandırır. readr/readxl ile içe aktarma, dplyr ile filter, mutate, summarise, group_by, tidyr ile pivot ve ayırma, stringr ile metin, lubridate ile tarih işleme ele alınır. Tablo birleştirme (join türleri), eksik veri, tip dönüşümü, faktör yönetimi (forcats) ve data.table ile yüksek performanslı işleme işlenir. Katılımcı; dağınık gerçek veri setlerini tekrarlanabilir bir R betiğiyle temizleyip dönüştürür.

Süre ve Format

3 Gün. Her gün dört modül; içe aktarma, dönüşüm, birleştirme ve performans üzerine uygulamalı çalışma.

Seviye

Orta Seviye — R ile veri işleme, dplyr/tidyr dönüşümleri, birleştirme, data.table ve büyük veri yönetimi

Öğrenme Metodu

RStudio'da gerçek dağınık veri setleriyle tidyverse ve data.table kullanılarak uygulama yapılır.

Neden Bu Eğitim?

🧹Temiz Veri

Dağınık veriyi tekrarlanabilir biçimde temizleyip analize hazırlarsınız.

🔗Birleştirme Ustalığı

Farklı kaynakları doğru join türleriyle güvenle birleştirirsiniz.

⚡Performans

data.table ile milyonlarca satırı hızlıca işlersiniz.

Anahtar Konular

r diliveri işlemedata handlingdplyrtidyrdata.tablelubridatestringrveri temizlemejoin
“Analizin yarısı, veriyi doğru işlemekte gizlidir.”

Ön Koşullar

Eğitimden verim almak için faydalı olacak bilgi ve ortam gereksinimleri

1
R temeli

Temel R söz dizimi ve veri çerçevesine aşinalık gerekir.

2
Veri kavramları

Satır, sütun ve tip kavramlarını bilmek önerilir.

3
R/RStudio

R ve RStudio kurulu bir ortam gerekir.

4
Paketler

tidyverse ve data.table paketleri kurulmalıdır.

Eğitim İçeriği

Programın gün gün akışı aşağıdadır. Bir güne tıklayarak o günün modüllerini ve içeriklerini görebilirsiniz.

Günün hedefiKatılımcı veriyi içe aktarır ve dplyr ile dönüştürür.
Modül 1
İçe Aktarma
  • read_csv ve tür tahmini (col_types)
  • readxl ile Excel okuma
  • Veritabanından DBI ile çekme
  • Kodlama ve ayraç sorunları
  • Büyük dosyada seçmeli okuma
  • İçe aktarma sonrası kontrol
Modül 2
dplyr Dönüşümleri
  • filter ve mantıksal koşullar
  • mutate ile hesaplanan sütun
  • across ile çoklu sütun dönüşümü
  • case_when ile koşullu değer
  • if_else ve coalesce
  • select ve rename
Modül 3
Gruplama ve Özet
  • group_by ve summarise
  • Çoklu agregasyon
  • slice_max/slice_min
  • window fonksiyonları (lag, lead)
  • cumsum ve kümülatif işlemler
  • Grup bazlı sıralama
Modül 4
Tip ve Faktör
  • as.numeric/as.Date dönüşümü
  • parse_number ile metinden sayı
  • forcats ile faktör düzeyi
  • fct_lump ile nadir kategori
  • fct_reorder ile sıralama
  • Tip tutarlılığı doğrulama
Günün hedefiKatılımcı veriyi yeniden şekillendirir ve birleştirir.
Modül 1
Yeniden Şekillendirme
  • pivot_longer ile uzun format
  • pivot_wider ile geniş format
  • separate ve separate_rows
  • unite ile birleştirme
  • nest ve unnest
  • Düzenli veri kontrolü
Modül 2
Metin İşleme
  • stringr temel fonksiyonları
  • Regex ile kalıp eşleme
  • str_detect, str_replace_all
  • Boşluk ve büyük/küçük harf
  • str_split ve str_extract
  • Metin temizleme deseni
Modül 3
Tarih/Saat
  • lubridate ile ayrıştırma (ymd, dmy)
  • Bileşen çıkarma (year, month, wday)
  • Tarih aritmetiği ve interval
  • Zaman dilimi yönetimi
  • Tarih yuvarlama (floor_date)
  • Eksik/hatalı tarih tespiti
Modül 4
Birleştirme
  • inner/left/right/full join
  • semi_join ve anti_join
  • Çoklu anahtar ile join
  • Eşleşmeyen kayıt analizi
  • Çoğaltma (fan-out) riski
  • Birleştirme sonrası doğrulama
Günün hedefiKatılımcı data.table ile hızlı işler ve betiği düzenler.
Modül 1
data.table Temeli
  • DT[i, j, by] söz dizimi
  • Hızlı filtreleme ve seçim
  • := ile referansla sütun ekleme
  • by ile gruplu işlem
  • Anahtar (setkey) ve ikili arama
  • fread ile hızlı okuma
Modül 2
Performans
  • Bellek kullanımı ve kopyalama
  • Vektörizasyon vs döngü
  • Büyük veride chunk işleme
  • Join performansı
  • Profil çıkarma (profvis)
  • tidyverse vs data.table seçimi
Modül 3
Eksik ve Aykırı
  • NA tespiti ve sayımı
  • Doldurma stratejileri
  • Aykırı değer kırpma
  • Tekilleştirme (unique/distinct)
  • Tutarlılık kuralları
  • Temizlik günlüğü
Modül 4
Tekrarlanabilirlik
  • Fonksiyonlaştırma ve modülerlik
  • Pipe tabanlı okunur akış
  • here/paths ile yol yönetimi
  • set.seed ile belirlilik
  • R Markdown ile belgeleme
  • Betik test ve doğrulama

Eğitim Kazanımları

Program sonunda katılımcılar:

✅
İçe Aktarma

Farklı formatlardan veriyi doğru tiplerle içe aktarabilirsiniz.

✅
dplyr Dönüşüm

dplyr ile veriyi filtreleyip dönüştürebilirsiniz.

✅
Reshape

tidyr ile veriyi uzun/geniş formatlar arasında dönüştürebilirsiniz.

✅
Metin/Tarih

stringr ve lubridate ile metin ve tarih işleyebilirsiniz.

✅
Birleştirme

Doğru join türleriyle tabloları güvenle birleştirebilirsiniz.

✅
data.table

data.table ile büyük veriyi hızlıca işleyebilirsiniz.

✅
Performans

Bellek ve hız açısından verimli R kodu yazabilirsiniz.

✅
Tekrarlanabilirlik

Temizlik akışını tekrarlanabilir betiğe dönüştürebilirsiniz.

Kimler İçin Uygundur?

  • R kullanan analistler
  • istatistikçiler
  • araştırmacılar
  • veri hazırlama yapan profesyoneller için uygundur

Sıkça Sorulan Sorular

Bu eğitim kimler için uygundur?
R kullanan analistler, istatistikçiler ve veri hazırlama yapanlar için uygundur.
Önceden R bilmem gerekir mi?
Temel R söz dizimi gereklidir; veri işleme teknikleri derinlemesine işlenir.
data.table neden var?
Milyonlarca satırlık veride tidyverse'e göre yüksek performans için işlenir.
Keşif analizi mi içeriyor?
Odak veri hazırlama ve dönüşümdür; görselleştirme ayrı bir eğitimde ele alınır.
Sertifika veriliyor mu?
Eğitim sonunda Digital Vizyon Akademi Katılım ve Başarı Sertifikası verilir.

Sertifikalandırma

Bu eğitim Digital Vizyon Akademi Başarı Sertifikası ile tamamlanır.

Eğitim başında “Ön Test”, bitiminde “Son Test” uygulanarak gelişim ölçümlenir. Değerlendirme formunu dolduran katılımcılar sertifikalarını alır. Sertifikanızın geçerliliğini Sertifika Sorgulama sayfasından doğrulayabilirsiniz.

Örnek Sertifika d Digital Vizyon AKADEMİ KATILIM SERTİFİKASI Bu sertifika [Katılımcı Adı Soyadı] adlı katılımcının aşağıdaki eğitim programını başarıyla tamamladığını belgeler. Data Handling in R Eğitimi Sertifika Kodu DV-2026XX00 Tarih 26.10.2026 Yetkili İmza DV AKADEMİ

Eğitim Bilgileri

Süre3 gün
SeviyeOrta Seviye
FormatOnline / Yüz Yüze / Hibrit
Sertifika✓ Var
Hemen Bilgi Al
İlgili Eğitimler

Bu Eğitimle Birlikte Tercih Edilenler

Veri Analizi ve İstatistikBoyutsal Ölçüm ve Kalite Mühendisliği için PC-DMIS (CADsiz Mod) Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Boyutsal Ölçüm ve Kalite Mühendisliği için PC-DMIS (CADsiz Mod) Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

PC-DMIS CADsiz modda CMM ölçümü, 3-2-1 hizalama, geometrik eleman ölçümü, GD&T değerlendirme ve raporlamayı uygulamalı öğrenin. Orta seviye metroloji eğitimi.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikBoyutsal Ölçüm ve Kalite Mühendisliği için PC-DMIS Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Boyutsal Ölçüm ve Kalite Mühendisliği için PC-DMIS Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

PC-DMIS'te CAD import, iterative alignment, nominalden otomatik ölçüm, scan, GD&T ve otomasyonu uygulamalı öğrenin. Orta seviye metroloji eğitimi.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikBusiness Intelligence and Analytics Architecture Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Business Intelligence and Analytics Architecture Eğitimi

4 günİleriOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Veri entegrasyonu, ambar modelleme, OLAP, semantik katman ve modern lakehouse/bulut BI ile uçtan uca BI mimarisi tasarlayın. İleri seviye eğitim.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikBusiness Intelligence Tools Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Business Intelligence Tools Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

Power BI, Tableau, Qlik ve Looker'ı karşılaştırın; veri bağlama, görselleştirme, dashboard ve araç seçim kriterlerini öğrenin. Orta seviye BI araçları eğitimi.

Detayları Gör →
Veri Analizi ve İstatistikBusiness Intelligence: Project Data Analysis Eğitimi
Veri ve Analitik Eğitimleri

Business Intelligence: Project Data Analysis Eğitimi

3 günOrtaOnline / Yüz Yüze / Hibrit

İş sorusu tanımından veri hazırlığı, analiz, görselleştirme ve bulgu sunumuna bir BI projesini uçtan uca yürütün. Orta seviye uygulamalı BI eğitimi.

Detayları Gör →
+90 (501) 369 40 14 WhatsApp [email protected] LinkedIn